在电子侦察当中,根据情报对目标雷达进行建模与仿真。由于情报的真假具有一定程度上的不稳定性,所以在一般的建模仿真当中,建模仿真参数的可信度时常会受到影响。结合国内外电子侦察的形势需求,计算机科学技术的发展以及雷达系统建模与仿真的成熟化,本文根据电子侦察得到的目标雷达的时域、频域、空域信息,探讨研究如何通过上述信息,反演目标雷达的建模仿真参数与雷达工作体制与型号,对目标雷达进行逆向建模与仿真,以期达到揣测敌方战略战术意图的目的。本文具体工作有如下几点:1.讨论了基于雷达辐射源数据的逆向建模与仿真方案的必要性以及意义所在。结合国内外主要的电子侦察方式与计算机仿真技术的发展,讨论了该方案的重要性。2.给据雷达侦察系统所截获的雷达辐射源信号经过侦察信号处理获得雷达时域、频域、空域信息,送至雷达反演模型,推导出雷达天线、发射、接收等部件信息,以及发射波形参数、信号处理参数和模式,再将同样的数据以证据的形式输入辐射源识别模块进行辐射源类型、型号以及用途的识别等。综合两方面的信息,存储在辐射源参数管理模块。这些信息提供给雷达预建模模块,得出初步雷达模型,该模型的正确性需要验证,模型验证通过标准雷达在仿真或试验条件下进行,得出仿真数据,将仿真结果反馈回辐射源参数库进行比照,从而校准仿真数据,得出较完善的雷达模型。3.介绍雷达辐射源识别模块中,推理模块的具体设计与实现。通过C-F模型中的知识规则化表示,将辐射源识别专家关于辐射源识别的知识规则化,将由电子侦察得到的数据证据化,然后作为该模块的输入,根据一系列的推理方法与冲突裁决方式,依照人类专家的逻辑,推理辐射源类型。4.根据实例中识别到的低重频脉冲多普勒雷达,对其信号处理部分进行仿真,得出具体的信号处理部分仿真图形并进行说明。5.根据方案中可能改进的地方进行展望,提出了在数据量与数据可靠性能够保证的基础上,基于神经网络的识别方式。以及对于辐射源识别从类型到识别型号化与平台化的展望。